Старшеклассник разработал алгоритм ИИ и так обнаружил 1,5 млн потенциально новых астрономических объектов. Алгоритмы.. Алгоритмы. Астрономия.. Алгоритмы. Астрономия. искусственный интеллект.. Алгоритмы. Астрономия. искусственный интеллект. Космонавтика.. Алгоритмы. Астрономия. искусственный интеллект. Космонавтика. Машинное обучение.
Маттео Пас с президентом Калифорнийского технологического института Томасом Ф. Розенбаумом

Маттео Пас с президентом Калифорнийского технологического института Томасом Ф. Розенбаумом

18-летний Маттео Паз из Пасадены, штат Калифорния, создал модель машинного обучения для анализа малоизученных данных с вышедшего из эксплуатации телескопа NEOWISE НАСА. Так исследователь обнаружил более миллиона объектов в космосе. За разработку он выиграл $250 тыс. на конкурсе Regeneron Science Talent Search 2025, пишет Smithsonian magazine.

Летом 2022 года Паз принял участие в программе «Академия поиска планет» Калифорнийского технологического института. Там он изучал астрономию и информатику под руководством Дэви Киркпатрика, астронома и старшего научного сотрудника Центра инфракрасной обработки и анализа (IPAC) университета.

Киркпатрик работал с данными, полученными с помощью инфракрасного телескопа WISE/NEOWISE, который НАСА запустило в 2009 году для поиска околоземных астероидов и комет. Телескоп также собирал данные о колебаниях температуры переменных объектов: редких явлений, которые излучают динамичный свет, например взрывы звёзд. Киркпатрик решил поискать эти неуловимые объекты в малоизученных данных NEOWISE.

Художественная иллюстрация космического аппарата WISE на орбите Земли. NASA / JPL-Caltech

Художественная иллюстрация космического аппарата WISE на орбите Земли. NASA / JPL-Caltech

«На тот момент мы приближались к 200 миллиардам строк в таблице каждого [обнаруженного с помощью NEOWISE] объекта, который мы нашли за более чем десять лет, — объяснил Киркпатрик в заявлении Калифорнийского технологического института. — Поэтому моя идея на лето состояла в том, чтобы взять небольшой участок неба и посмотреть, сможем ли мы найти несколько переменных звёзд. Затем мы могли бы показать их астрономическому сообществу, сказав: „Вот несколько новых объектов, которые мы обнаружили вручную; только представьте, какой потенциал у этого набора данных“».

Но Маттео Паз не собирался делать это вручную. Вместо этого он работал над моделью ИИ, сортирующей необработанные данные в поисках незначительных изменений в инфракрасном излучении, которые могли указывать на наличие переменных объектов. Паз и Киркпатрик продолжили совершенствовать модель, которая в итоге выявила 1,5 млн потенциальных новых объектов, включая сверхновые и чёрные дыры. Прорыв подробно описан в «Астрономическом журнале».

Последний, 26 886 704-й снимок телескопа NEOWISE, сделанный 31 июля 2024 года. NASA / JPL-Caltech / IPAC / UCLA

Последний, 26 886 704-й снимок телескопа NEOWISE, сделанный 31 июля 2024 года. NASA / JPL-Caltech / IPAC / UCLA

По словам Паза, модель искусственного интеллекта может быть применима к «чему угодно, что происходит во временном формате», например, к анализу графиков фондового рынка и атмосферных явлений, таких как загрязнение окружающей среды, пишет Smithsonian magazine.

Конкурс Regeneron Science Talent Search, который называют «старейшим и самым престижным в стране соревнованием по естественным наукам и математике для старшеклассников», отметил Паза. Старшеклассник получил за разработку $250 тыс.

«Я был просто счастлив, что мне выпала такая честь. Попасть не только в десятку лучших, но и выиграть первое место стало для меня неожиданностью, — рассказал подросток Forbes. — Это до сих пор не укладывается у меня в голове».

Другие юные учёные, отмеченные на конкурсе, изучали борьбу с комарами, устойчивые к лекарствам грибки, геном человека и математику.

Исследователи из Калифорнийского технологического института уже используют каталог потенциальных переменных объектов Паза под названием VarWISE для изучения двойных звёздных систем, рассказал Киркпатрик Business Insider.

Автор: darya_kiwi

Источник

Рейтинг@Mail.ru
Rambler's Top100